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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种面向大型批改模型的伪装扰动方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121071943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511622100.2，技术领域涉及：G06F21/71；该发明授权一种面向大型批改模型的伪装扰动方法及系统是由刘子韬;李薛毅;周卓能设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大型批改模型的伪装扰动方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信息安全技术领域，公开了一种面向大型批改模型的伪装扰动方法及系统，方法包括：接收题目、标准答案和学生答案三元组输入，并生成适配批改模型的标准化表示；基于所述标准化表示，采用词元级扰动与语义级扰动生成伪装性对抗输入；对所述伪装性对抗输入进行效果评估，并基于复合度量指标输出扰动结果。本发明实现从输入三元组到对抗扰动生成与效果评估的完整流程。

本发明授权一种面向大型批改模型的伪装扰动方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向大型批改模型的伪装扰动方法，其特征在于，所述方法包括： 接收题目、标准答案和学生答案三元组输入，并生成适配批改模型的标准化表示； 基于所述标准化表示，采用词元级扰动与语义级扰动生成伪装性对抗输入； 对所述伪装性对抗输入进行效果评估，并基于复合度量指标输出扰动结果； 接收题目、标准答案和学生答案三元组输入，并生成适配批改模型的标准化表示的方法包括： ； 其中，表示三元组,其中表示题目文本，表示标准答案文本，表示学生答案文本，分别表示题目、标准答案和学生答案的编码算子，表示模板化拼接算子，为整体映射函数，为标准化表示； 基于所述标准化表示，采用词元级扰动与语义级扰动生成伪装性对抗输入的方法包括： ； 其中，表示组合算子，表示扰动提示，表示带有伪装扰动的输入； ； 其中，表示词元级扰动分量，其元素为有限长度的符号或词元序列，表示语义级扰动分量，其元素为由语义模板生成的上下文片段，符号表示按约定方式的拼接或合并操作； ； 其中，表示词元级扰动候选生成算子，表示用于约束词元扰动的参数集合； ； 其中，表示语义变换算子，表示语义模板或上下文片段，表示策略控制参数； 对所述伪装性对抗输入进行效果评估，并基于复合度量指标输出扰动结果的方法包括： ； 其中，表示伪装评估得分，表示扰动成功率，表示权重因子，用于调整成功率在指标中的影响，表示扰动后的整体批改准确率，表示扰动前的整体批改准确率，表示比值上界常数，用于保证比值落入合理区间，表示Beta分布函数，与表示Beta分布的形状参数，表示归一化常数。

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